final

[these_gilles.git] / PRESENTATION / diapos.rst

diff --git a/PRESENTATION/diapos.rst b/PRESENTATION/diapos.rst
index 8a0274d9f42c8805790ec20474b31422b22ebfe1..f4a6af8fd44b45d5ba7509730cfc4310f3c06855 100644 (file)
--- a/PRESENTATION/diapos.rst
+++ b/PRESENTATION/diapos.rst
@@ -67,10 +67,10 @@ Réduire le bruit.
 SEGMENTATION
 ============
 
 SEGMENTATION
 ============
 

-Distinguer les zones homogènes d'une image.
+Distinguer les zones statistiquement homogènes d'une image bruitée.

 
 

-.. image:: img/seg1.png
-   :width: 700px
+.. image:: img/seg2.png
+   :width: 800px

 
 .. note::
 
 
 .. note::
 


@@ -78,27 +78,16 @@ Distinguer les zones homogènes d'une image.
  * La segmentation intervient dans beaucoup d'applications : du tracking à la détection ou à l'extraction de caractéristiques diverses.
  * Mais aujourd'hui encore, une bonne segmentation est celle qui permet d'extraire ce que l'on attend => l'algorithme dépend du problème. 
 
  * La segmentation intervient dans beaucoup d'applications : du tracking à la détection ou à l'extraction de caractéristiques diverses.
  * Mais aujourd'hui encore, une bonne segmentation est celle qui permet d'extraire ce que l'on attend => l'algorithme dépend du problème. 
 

-

 ----
 
 SEGMENTATION
 ============
 Deux approches
 ----
 
 SEGMENTATION
 ============
 Deux approches

+--------------

 
 .. image:: img/approches.png
    :width: 800px
 
 
 .. image:: img/approches.png
    :width: 800px
 

-.. note::
-
- *  **Pré-traiter** et effectuer les traitements de haut niveau sur des images *améliorées*. 
-
-   * réduction, *a priori*, du coût des traitements de haut niveau.
-   * les prétraitements ont eux aussi un coût, en temps de calcul et potentiellement en information.
- 
- * **Ne pas pré-traiter** et effectuer les traitements de haut niveau sur les images bruitées.
-
-   * pas de perte d'information due au pré-traitement. 
-

 ----
 
 PLAN DE LA PRÉSENTATION
 ----
 
 PLAN DE LA PRÉSENTATION


@@ -107,7 +96,7 @@ PLAN DE LA PRÉSENTATION
 #. Introduction 
 
    - Les GPUs ou *Graphical Processing Units*.
 #. Introduction 
 
    - Les GPUs ou *Graphical Processing Units*.

-   - Le filtrage et la segmentation d'images.
+   - Objectifs.

 
 #. La segmentation des images
 
 
 #. La segmentation des images
 


@@ -156,31 +145,6 @@ Les GPUs ou *Processeurs graphiques*.
  * L'architecture parallèle particulière des GPUs a permis d'améliorer considérablement les performances de certaines classes d'algorithme et fait espérer par ailleurs des accélérations importantes.
 
 
  * L'architecture parallèle particulière des GPUs a permis d'améliorer considérablement les performances de certaines classes d'algorithme et fait espérer par ailleurs des accélérations importantes.
 
 

-
-----   
-
-INTRODUCTION
-============
-Le traitement des images
-------------------------
-
-**Le filtrage (du bruit)**
-
- * Les capteurs et les conditions d'acquisition induisent du bruit.
- * *Résolution élevée* n'implique pas *bruit réduit*. 
-
-**La segmentation**
-
- * Enjeu important.
- * Aucun algorithme universel.
-
-.. note:: 
-
- * les bruits dégradent l'image de la scène idéale et peuvent en fausser ou compliquer l'interprétation.
- * on recense plus de 4000 algorithmes de segmentation
- * La segmentation intervient dans beaucoup d'applications : du tracking à la détection ou à l'extraction de caractéristiques diverses.
- * Mais aujourd'hui encore, une bonne segmentation est celle qui permet d'extraire ce que l'on attend => l'algorithme dépend du problème. 
-

 ----
 
 INTRODUCTION
 ----
 
 INTRODUCTION


@@ -189,31 +153,28 @@ INTRODUCTION
 Ojectif : accélérer
 -------------------
 
 Ojectif : accélérer
 -------------------
 

-

 **Segmentation**
  
  * Algorithme par contours actifs, classe des  *snakes*.
  * Implémentation CPU optimisée existante. 
  * Conception de l'implémentation GPU.
 **Segmentation**
  
  * Algorithme par contours actifs, classe des  *snakes*.
  * Implémentation CPU optimisée existante. 
  * Conception de l'implémentation GPU.

- * Adaptations mineures de l'algorithme. 

 
 **Filtrage**
 
 
 **Filtrage**
 

-     * Filtre par lignes de niveaux 
-        
-         - Algorithme original,
-         - Conceptions conjointes algorithme et implémentation.
-

      * Filtres médians, filtres de convolution
 
           - Opérateurs mathématiques,
           - Conception d'une implémentation optimisée.
      * Filtres médians, filtres de convolution
 
           - Opérateurs mathématiques,
           - Conception d'une implémentation optimisée.

-  

 
 

+     * Filtre par lignes de niveaux 
+        
+         - Conception d'un algorithme dédié GPU.
+         
+  

 ----
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
-==============================
+SEGMENTATION 
+============

 Travaux de référence
 --------------------
 
 Travaux de référence
 --------------------
 


@@ -241,7 +202,7 @@ Travaux de référence
 
 ----
 
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
+SEGMENTATION 

 ===============================
 *Snake* polygonal orienté région (principe)
 -------------------------------------------
 ===============================
 *Snake* polygonal orienté région (principe)
 -------------------------------------------


@@ -263,7 +224,7 @@ SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF
        
 * Calcul des variances :math:`\(\sigma^2\)` pour chaque contour :
 
        
 * Calcul des variances :math:`\(\sigma^2\)` pour chaque contour :
 

- * Méthode de Chesnaud *et el.* (1999) en :math:`\(\mathcal{O}(n^2)\)`. 
+ * Méthode de Chesnaud *et al.* (1999) : sommes sur le **contour**. 

  * Implique le **pré-calcul** de 3 images cumulées.
 
 .. note::
  * Implique le **pré-calcul** de 3 images cumulées.
 
 .. note::


@@ -272,7 +233,7 @@ SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF
 
 ----
 
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
+SEGMENTATION 

 ===============================
 *Snake* polygonal orienté région (algo CPU)
 --------------------------------------------
 ===============================
 *Snake* polygonal orienté région (algo CPU)
 --------------------------------------------


@@ -280,15 +241,14 @@ SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF
 .. image:: img/cochons-it0-it1.png
    :height: 300px
 
 .. image:: img/cochons-it0-it1.png
    :height: 300px
 

-**Itération 1**

 
 

- #. Le contour initial est rectangulaire ( 4 n |oe| uds )
- #. On déplace successivement les 4 n |oe| uds jusqu'à ce que plus aucun nouveau déplacement ne provoque l'amélioration du critère.
+#. Le contour initial est rectangulaire ( 4 n |oe| uds )
+#. On déplace successivement les 4 n |oe| uds jusqu'à ce que plus aucun nouveau déplacement ne provoque l'amélioration du critère.

 
 
 ----
 
 
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
+SEGMENTATION 

 ===============================
 *Snake* polygonal orienté région (algo CPU)
 --------------------------------------------
 ===============================
 *Snake* polygonal orienté région (algo CPU)
 --------------------------------------------


@@ -296,6 +256,9 @@ SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF
 .. image:: img/cochons-it21-it22.png
    :height: 300px
 
 .. image:: img/cochons-it21-it22.png
    :height: 300px
 

+.. image:: img/barre-blanche.png
+   :height: 10px
+

 .. image:: img/cochons-it4-it5.png
    :height: 300px
 
 .. image:: img/cochons-it4-it5.png
    :height: 300px
 


@@ -303,25 +266,10 @@ SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF
 
  * CONVERGENCE RAPIDE
 
 
  * CONVERGENCE RAPIDE
 

-----
-
-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
-===============================
-*Snake* polygonal orienté région (algo CPU)
---------------------------------------------
-
-Exemples de résultats 
-
-.. figure:: img/snake-exs.png
-   :width: 700px
-
-.. note ::
-
- * Les résultats de segmentation dépendent des paramètres de la séquence d'optimisation (pas des déplacements, contour initial, seuil d'ajout des n |oe| uds)

 
 ----
 
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
+SEGMENTATION 

 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------


@@ -332,11 +280,11 @@ Identification des fonctions coûteuses
 
 ----
 
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
+SEGMENTATION 

 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------

-Calcul du critère GL
+Calcul du critère GL (1 pixel/thread)

 
 .. image:: img/algosnake-3etages.png
    :width: 800px
 
 .. image:: img/algosnake-3etages.png
    :width: 800px


@@ -344,7 +292,7 @@ Calcul du critère GL
 
 ----
 
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
+SEGMENTATION 

 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------


@@ -362,15 +310,20 @@ Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 
 ----
 
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
+SEGMENTATION 

 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 
 * 1 thread par pixel.
 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 
 * 1 thread par pixel.

-* Concaténation de tous les pixels composant l'ensemble des contours évalués. 
-* Réductions en mémoire partagée. 
-* Une seule taille de segment : la taille du plus long. 
+* Concaténation dans un vecteur de tous les pixels composant l'ensemble des contours évalués. 
+
+  - ex : 2x 256000 éléments à l'étape 1 de l'image 100 MP. 
+
+* Sommes des contributions des pixels : opérations de **réduction**.
+ 
+  - opérations mal adaptées à l'architecture  GPU,
+  - en mémoire partagée : accélération par rapport au CPU.

 
 .. note::
 
 
 .. note::
 


@@ -378,7 +331,7 @@ Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 
 ----
 
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
+SEGMENTATION 

 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------


@@ -386,15 +339,17 @@ Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 Points positifs :
 
  * Conservation des données en mémoire GPU. 
 Points positifs :
 
  * Conservation des données en mémoire GPU. 

- * Images cumulées calculées en parallèle. 
- * Discretisation des segments en parallèle (1 thread/pixel). 
+ * Images cumulées (pré-calculs) effectuées en parallèle. 
+ * Discrétisation des segments en parallèle (1 thread/pixel). 

  * Respect de l'algorithme original.
 
 Points négatifs :
 
  * Trop peu de calculs à effectuer.
  * Respect de l'algorithme original.
 
 Points négatifs :
 
  * Trop peu de calculs à effectuer.

- * Motifs d'accès à la mémoire globale trop irréguliers.
- * Emploi de la mémoire partagée.    
+ * Segments de tailles et orientations variables : 
+
+   - motifs d'accès à la mémoire globale irréguliers,
+   - nombreux threads inactifs.

  
 .. note::
 
  
 .. note::
 


@@ -407,7 +362,7 @@ Points négatifs :
 
 ----
 
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
+SEGMENTATION 

 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------


@@ -424,24 +379,27 @@ Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 
 ----
 
 
 ----
 

-SEGMENTATION PAR CONTOUR ACTIF 
+SEGMENTATION 

 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 
 **Conclusion**
 
 ===============================
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 
 **Conclusion**
 

-* Première et seule implémentation à ce jour.
+* Première et seule implémentation connue à ce jour.

 * Performances intéressantes pour les grandes images.
 * Image 10000x10000 en moins de 0,6 seconde.  
 * Emploi non optimal du GPU : réductions, irrégularités.
 * Performances intéressantes pour les grandes images.
 * Image 10000x10000 en moins de 0,6 seconde.  
 * Emploi non optimal du GPU : réductions, irrégularités.

-* Premières itérations GPU rapides : grands segments.
-* Temps de calcul très dépendant du contenu de l'image :
-
-  - Proposition d'une méthode d'initialisation alternative.
-  - Recherche du contour rectangle le plus vraisemblable.  
-  - Accélération jusqu'à x15 avec de petites cibles.
+* Temps de calcul très dépendant du contenu de l'image.
+* Proposition d'une méthode d'initialisation alternative :

   
   

+     - Recherche du contour rectangle le plus vraisemblable.  
+     - Accélération jusqu'à x15 avec de petites cibles.
+
+**Publication**  
+
+ * *G. Perrot, S. Domas, R. Couturier, and N. Bertaux*. **Gpu implementation of a region based algorithm for large images segmentation.** *In Computer and Information Technology (CIT), 2011 IEEE 11th International Conference on, pages 291–298.*
+

 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES
 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES


@@ -449,7 +407,7 @@ LE FILTRAGE DES IMAGES
 
   * Filtre médian, 
   * Filtres de convolution, 
 
   * Filtre médian, 
   * Filtres de convolution, 

-  * Filtre par recherche des lignes de niveaux (PIPD).
+  * Filtre par recherche des lignes de niveaux.

 
 ----
 
 
 ----
 


@@ -463,38 +421,38 @@ Filtre médian : principe
 
 La valeur de sortie d'un pixel est la **médiane** des valeurs de son voisinage. 
 
 
 La valeur de sortie d'un pixel est la **médiane** des valeurs de son voisinage. 
 

-* Bonne réduction de bruits gaussien et *poivre & sel*
-* Valeurs de sortie appartenant au voisinage.
-* Opération de sélection coûteuse (tri).
+* Bonne réduction du bruit *poivre & sel*.
+* Assez bonne préservation des contours. 

 * Usages fréquents avec des petites fenêtres (de 3x3 à 7x7).
 * Quelques applications avec de grandes fenêtres.
 * Usages fréquents avec des petites fenêtres (de 3x3 à 7x7).
 * Quelques applications avec de grandes fenêtres.

+* Opération de sélection coûteuse (tri).

 
 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES
 ======================
 
 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES
 ======================

-Filtre médian : usage
----------------------
+Filtre médian : exemple
+-----------------------

 
 .. table:: 
 
 
 .. table:: 
 

-   =================================== ======================================== ============================================  
-   .. image:: img/airplane_sap25.png    .. image:: img/airplane_sap25_med5.png   .. image:: img/airplane_sap25_med3_it2.png
-   =================================== ======================================== ============================================   
-   Bruit *poivre & sel* 25%            Médian 5x5                               Médian 3x3 - 2 passes
-   =================================== ======================================== ============================================
+   =================================== ========================================   
+   .. image:: img/airplane_sap25.png    .. image:: img/airplane_sap25_med5.png  
+   =================================== ======================================== 
+   Bruit *poivre & sel* 25%            Médian 5x5                              
+   =================================== ========================================

 
 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES
 ======================
 
 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES
 ======================

-Filtre médian GPU : Travaux de référence
+Filtre médian GPU : travaux de référence

 ----------------------------------------
 
 Comparaison des implémentations GPU de référence :
 
  - **PCMF**, Sanchez *et al.* (2013), débit max. **80 MP/s**,
 ----------------------------------------
 
 Comparaison des implémentations GPU de référence :
 
  - **PCMF**, Sanchez *et al.* (2013), débit max. **80 MP/s**,

- - **ArrayFire**, bibliothèque commerciale, débit max. **185 MP/s**,
+ - **ArrayFire**, commerciale (2013), débit max. **185 MP/s**,

  - **BVM** parallélisé par Chen *et al.* (2009), débit max. **110 MP/s**. 
 
 .. image:: img/compar-median2.png
  - **BVM** parallélisé par Chen *et al.* (2009), débit max. **110 MP/s**. 
 
 .. image:: img/compar-median2.png


@@ -514,9 +472,13 @@ Filtre médian GPU : Travaux de référence
 
 Emploi de la **mémoire partagée** (exemple médian 5x5)
 
 
 Emploi de la **mémoire partagée** (exemple médian 5x5)
 

-.. image:: img/shmemhalo.png   
-   :width: 800px
- 
+.. table:: 
+
+   =================================== ========================== ========================================   
+   .. image:: img/shmem.png            .. image:: img/carreB.png  .. image:: img/halo.png  
+   =================================== ========================== ======================================== 
+  
+

 .. note:: 
 
  - recouvrement pose problème à cause accès concurrents à la mémoire partagée.
 .. note:: 
 
  - recouvrement pose problème à cause accès concurrents à la mémoire partagée.


@@ -616,7 +578,9 @@ Optimisation du filtre médian GPU
 .. image:: img/recouvrement5.png
      :width: 800px
 
 .. image:: img/recouvrement5.png
      :width: 800px
 

-À 4 pixels/thread, zone commune = 10 pixels < 14 : **pas performant**.
+* **7+2x5 = 17** étapes de sélection au lieu de **2x12 = 24**.
+* Les plus coûteuses sont communes.
+* À 4 pixels/thread, zone commune = 10 pixels < 14.

 
 .. note:: 
 
 
 .. note:: 
 


@@ -633,6 +597,11 @@ Performances du médian GPU proposé (PRMF)
 .. image:: img/perf-median.png
    :width: 650px
 
 .. image:: img/perf-median.png
    :width: 650px
 

+**Rappels :** 
+
+  - débit crête de la plateforme = 2444 MP/s.
+  - débit maximum des implémentations de référence = 185 MP/s.
+

 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES
 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES


@@ -669,17 +638,20 @@ Le filtre médian GPU
  * Débit de calcul max. **5,3 GP/s**. 
  * Médian jusqu'au 11x11 sur C2070, 21x21 sur K40. 
  * Création d'une application web générant les codes sources.
  * Débit de calcul max. **5,3 GP/s**. 
  * Médian jusqu'au 11x11 sur C2070, 21x21 sur K40. 
  * Création d'une application web générant les codes sources.

- * Utilisé sur images de cristallographie au synchrotron **SPring-8**.
- 
-.. image:: img/spring82.png
-    :height: 200px 
+ * Utilisé sur images de cristallographie au synchrotron SPring-8. 
+
+**Publications**
+
+ * *Gilles Perrot. Image processing. In* **Designing Scientific Applications on GPUs**, *pages 28-70. CRC Press, 2013.*
+ * *Gilles Perrot, Stéphane Domas, and Raphaël Couturier.* **Fine-tuned high-speed implementation of a gpu-based median filter.** *Journal of Signal Processing Systems, pages 1–6, 2013.*
+

 
 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES
 ======================
 
 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES
 ======================

-Les filtres de convolution : généralités  
------------------------------------------
+Les filtres de convolution
+--------------------------

 
 **Principe**
 
 
 **Principe**
 


@@ -690,7 +662,7 @@ Les filtres de convolution : généralités
 **Selon les valeurs du masque h**
 
  * Réduction de bruit, détection de bords,...
 **Selon les valeurs du masque h**
 
  * Réduction de bruit, détection de bords,...

- * Opération **séparable** en deux convolutions 1D.
+ * Potentiellement **séparable** en deux convolutions 1D.

  
 
 ----
  
 
 ----


@@ -701,39 +673,16 @@ LE FILTRAGE DES IMAGES
 Les filtres de convolution GPU
 ------------------------------
 
 Les filtres de convolution GPU
 ------------------------------
 

-Exploitation des recouvrements :
-
- * un seul accès mémoire par pixel, mémorisation en registre.
- * Optimum à 8 pixels/thread :
- * Exemple médian 5x5, pour un thread :
-
-    - 60 pixels dans le halo : 60 lectures.
-    - 200 lectures + préchargement si utilisation mémoire partagée.
-
-Nvidia propose les implémentations les plus rapides (séparable ou non) :
-
-     * Traitement de référence : 2048x2048 pixels, 5x5, 8bits.
-
-.. image:: img/debit-calcul-convoNS.png
-   :width: 600px
-
-----
-
-LE FILTRAGE DES IMAGES
-======================
-Les filtres de convolution GPU 
-------------------------------
+Extension des méthodes appliquées au filtre médian :

 
 

-**Résultats (suite)**
+ * Un seul accès mémoire par pixel.
+ * Mémorisation et calculs en registre.
+ * Optimum à 8 pixels/thread.

 
 

-.. image:: img/debit-calcul-convoS.png
-   :width: 600px
+Implémentations de référence (C2070) :

 
 

-Convolution séparable :
+ * Nvidia atteint un débit de calcul maximum de **6,00 GP/s**.  

 
 

-* Une convolution verticale en mémoire partagée, suivie d'une convolution horizontale en registres.
-* Copie intermédiaire en mémoire globale (cache 1D rapide).
-* L'accélération est due à la seule convolution en registres (54%).

 
 ----
 
 
 ----
 


@@ -742,12 +691,14 @@ LE FILTRAGE DES IMAGES
 Les filtres de convolution GPU 
 ------------------------------
 
 Les filtres de convolution GPU 
 ------------------------------
 

-**Conclusion**
+**Résultats**

 
 

- * Amélioration sensible sur les débits de calcul (de 17 à 33 %).
- * Le traitement 1D est jusqu'à 54% plus rapide. 
+ * Amélioration sensible des débits de calcul en 2D : 16 à 35 %.
+ * Débit de la convolution 1D horizontale jusqu'à 54% plus élevé. 
+ * Débit maximum de **8,54 GP/s**.

  * Application à d'autres familles de signaux 1D (audio,...).
 
  * Application à d'autres familles de signaux 1D (audio,...).
 

+

 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES
 ----
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES


@@ -770,14 +721,17 @@ Filtre par recherche des lignes de niveaux
 
 **Principe - modèle**
 
 
 **Principe - modèle**
 

- * Estimation locale, par maximum de vraisemblance, des lignes de niveaux.
+ * Estimation locale, par maximum de vraisemblance.

  * Réduction de bruit par moyennage le long de la ligne estimée.
  * Réduction de bruit par moyennage le long de la ligne estimée.

- * Les lignes de niveaux estimées sont modélisées par des lignes brisées nommées **isolines**.  
- * Les segments des lignes brisées sont choisis parmi des motifs pré-établis (32 motifs).
- 
+ * Modèle de ligne de niveaux retenu : **isoline**
+
+    = ligne brisée composée de **segments**.  

 
 

+ * Segments choisis parmi 32 motifs pré-calculés.
+ * Les 8 premiers motifs pour des segments de 6 pixels :
+ 

    .. image:: img/P5Q1.png
    .. image:: img/P5Q1.png

-      :width: 500px 
+      :width: 450px 

 
 
 ----
 
 
 ----


@@ -787,18 +741,20 @@ LE FILTRAGE DES IMAGES
 Filtre par recherche des lignes de niveaux 
 ------------------------------------------
 
 Filtre par recherche des lignes de niveaux 
 ------------------------------------------
 

-**Principe (étape 1)**
+**Étape 1** (1 pixel/thread)

 
 

- * En chaque pixel, recherche du motif maximisant la log-vraisemblance ( :math:`\(n=6, \sigma^2 =\)` variance )
+ * En chaque pixel, recherche du motif maximisant la log-vraisemblance ( exemple :math:`\(n=6\)`)

 
  .. math:: 
 
    $$-\frac{n}{2}log\left(2\pi\right) - \frac{n}{2}log\left(\sigma^2\right) - \frac{n}{2}$$
 
 
  .. math:: 
 
    $$-\frac{n}{2}log\left(2\pi\right) - \frac{n}{2}log\left(\sigma^2\right) - \frac{n}{2}$$
 

- * Mémorisation des paramètres des motifs sélectionnés dans deux matrices :math:`\(I_{\Theta}\)` et :math:`\(I_{\Sigma}\)`. 
-
+ 

  .. image:: img/lniv-mv.png
  .. image:: img/lniv-mv.png

-    :width: 500px
+    :width: 400px
+
+
+ * Mémorisation des paramètres du motif sélectionné dans deux matrices :math:`\(I_{\Theta}\)` (indice) et :math:`\(I_{\Sigma}\)` (moyenne, variance). 

 
 ----
 
 
 ----
 


@@ -807,16 +763,19 @@ LE FILTRAGE DES IMAGES
 Filtre par recherche des lignes de niveaux 
 ------------------------------------------
 
 Filtre par recherche des lignes de niveaux 
 ------------------------------------------
 

-**Principe (étape 2)**
-
- * Allongement itératif des segments sous condition GLRT.
+**Étape 2** (1 pixel/thread)

 
 

+ * Isoline validée de :math:`\(n_{prec}\)` pixels. 
+ * Segment candidat de :math:`\(n_s\)` pixels.
+ * Allongement de l'isoline sous condition GLRT ?
+ 
+ 

  .. math::
     
  .. math::
     

-    $$(n_{s_1s_2}+n_{s_3})\left[log\left(\widehat{\sigma_{s_1s_2}}^2\right) - log\left(\widehat{\sigma_{s_3}}^2\right) \right]$$
+    $$GLRT=T-\scriptstyle (n_{prec}+n_s)\left[log\left(\widehat{\sigma_{prec+s}}^2\right) - log\left(\widehat{\sigma_{prec}}^2\right) - log\left(\widehat{\sigma_{s}}^2\right) \right]$$

  
  

- .. image:: img/pipd-detail.png
-    :width: 900px   
+ .. image:: img/pipd-extension.png
+    :width: 500px   

 
 ----
 
 
 ----
 


@@ -825,16 +784,14 @@ LE FILTRAGE DES IMAGES
 Filtre par recherche des lignes de niveaux 
 ------------------------------------------
 
 Filtre par recherche des lignes de niveaux 
 ------------------------------------------
 

-**Principe (étape 3)**
+**Étape 3** (optionnelle)

 
  Compensation de la non robustesse de sélection des motifs dans les zones homogènes.
  
 
  Compensation de la non robustesse de sélection des motifs dans les zones homogènes.
  

-  * identification des zones homogènes avec un détecteur de bords.
-  * Application d'un filtre moyenneur dans ces zones.  
+  * Conception d'un détecteur de zones homogènes.
+  * Identification des zones homogènes avec ce détecteur.
+  * Application d'un filtre moyenneur dans les zones identifiées comme homogènes (convolution).  

  
  

- .. image:: img/detecteur.png
-    :width: 400px   
-

 .. note::
 
  * Sous-ensembles de pixels n'ayant pas d'intersection --> MV
 .. note::
 
  * Sous-ensembles de pixels n'ayant pas d'intersection --> MV


@@ -849,18 +806,22 @@ Filtre par recherche des lignes de niveaux
 
 **Résultats**
 
 
 **Résultats**
 

- Sur l'ensemble d'images de S. Lansel (DenoiseLab, Université Stanford), filtre proposé (PI-PD)
+ Ensemble d'images de S. Lansel (DenoiseLab, Université Stanford), filtre proposé (PI-PD)

 
 

- * Amélioration moyenne du rapport Signal sur bruit: **+7,1 dB**
- * Indice de similarité structurelle : **+30%**
- * Temps de calcul : **7 ms**
+ * Amélioration moyenne du rapport Signal sur bruit: **+7,1 dB**,
+ * Indice de similarité structurelle : **+30%**,
+ * Temps de calcul (C2070, **avec** détecteur) : **7 ms**.

  
  

- Comparaison avec BM3D
+ Algorithme de référence BM3D

  
  

- * Amélioration moyenne du rapport Signal sur bruit: **+9,5 dB**
- * Indice de similarité structurelle : **+36%**
- * Temps de calcul : **4300 ms**
+ * Amélioration moyenne du rapport Signal sur bruit: **+9,5 dB**,
+ * Indice de similarité structurelle : **+36%**,
+ * Temps de calcul : **4300 ms**.

  
  

+.. note::
+
+ * 2,4 dB d'écart, soit réduction de 43% de la puissance de bruit
+

 --------
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES
 --------
 
 LE FILTRAGE DES IMAGES


@@ -891,31 +852,56 @@ Filtre par recherche des lignes de niveaux
 
  * Rapport qualité/temps élevé.
  * Traitement d'images HD à 20 fps.
 
  * Rapport qualité/temps élevé.
  * Traitement d'images HD à 20 fps.

- * Artefacts en marche d'escalier. Réduits par la méthode de Buades *et al.* (+1 dB, +0,2 ms pour 512x512).
- * Extension aux images couleurs et autres types de bruits (multiplicatif). 
- * Algorithme original sans implémentation séquentielle de référence. 
+ * Artefacts en marche d'escalier.
+ * Parallélisation de la méthode de Buades *et al.* (2006) : 
+
+     - gain +1 dB en +0,2 ms pour 512x512.
+
+ * Algorithme dédié GPU, sans implémentation séquentielle de référence. 
+
+**Publication**
+
+ * *Gilles Perrot, Stéphane Domas, Raphaël Couturier, and Nicolas Bertaux.* **Fast gpu-based denoising filter using isoline levels.** *Journal of Real-Time Image Processing, pages 1–12, 2013.*
+

 
 ----
 
 
 ----
 

-CONCLUSION GÉNÉRALE - PERSPECTIVES
-==================================
+CONCLUSION GÉNÉRALE
+===================
+
+* Trois types de conception mis en |~oe| uvre :

 
 

-* Trois types de conception mis en |~oe| uvre.  
-* Le portage efficace d'algorithme peut s'avérer très complexe, voire sans intérêt.
+    - Parallélisation GPU d'une implémentation CPU (*snake*).
+    - Implémentations optimisées pour GPU d'opérateurs mathématiques (médian, convolution).
+    - Algorithme dédié GPU et son implémentation (isolines). 
+
+* Le portage **efficace** d'algorithme sur GPU s'avère très complexe.
+* Certains algorithmes ne se prêtent pas à la parallélisation GPU.

 * L'emploi de la mémoire partagée n'apporte pas les meilleures performances en cas de recouvrements.
 * L'emploi de la mémoire partagée n'apporte pas les meilleures performances en cas de recouvrements.

-* Filtres utilisables par tout programmeur grâce à un générateur de code.
-* Beaucoup de traitements et domaines peuvent bénéficier des techniques proposées.
-* Les évolutions de l'architecture laissent entrevoir de nouvelles possibilités.
+* Filtrage à des débits inégalés, proches des performances crête.
+* Filtres utilisables par tout programmeur grâce au générateur de code.
+
+
+----
+
+PERSPECTIVES
+============
+
+ * Extension des filtres aux images couleurs et autres types de bruits (multiplicatif).
+ * Extension aux pseudo-médians de grandes tailles (microscopie).
+ * Beaucoup de traitements et domaines peuvent bénéficier des techniques proposées (audio, imagerie 3D, BM3D). 
+ * Les évolutions de l'architecture laissent entrevoir de nouvelles possibilités (parallélisme dynamique, kernels concurrents).

 
 
 .. note::
 
  * certaines ardeurs ont été refroidies 
 
 
 
 .. note::
 
  * certaines ardeurs ont été refroidies 
 

+

 ----
 
 ----
 

-ANNEXE 
-======
+ANNEXE 1 
+========

 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 
 Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 --------------------------------------------
 


@@ -928,6 +914,27 @@ Parallélisation du *Snake* polygonal sur GPU
 
   * règle 1 thread par pixel
 
 
   * règle 1 thread par pixel
 

+----
+
+ANNEXE 2 (médian)
+=================
+Image cristallographie SPring-8
+-------------------------------
+
+.. image:: img/spring82.png
+    :width: 400px
+
+----
+
+ANNEXE 3 (lniv)
+===============
+Détecteur de bords
+------------------
+
+ .. image:: img/detecteur.png
+    :width: 400px   
+
+

 
 .. |oe| unicode:: U+0153
    :trim:
 
 .. |oe| unicode:: U+0153
    :trim: